人的能力是有限的

赛文交通网 智能交通 智慧交管

不久前读到四川路桥李耕老师的文章，对其中一段话深有同感：“在某种意义上，交通秩序和市场秩序一样，并不是整齐划一的服从命令，而是建立在个体分散决策的基础上的”。

由此想到在我们道路交通控制领域中很多的研究与工程实践似乎也存在同样的问题：管理者总是期望将用路人浸泡在全方位的信息环境中，试图全方位无死角无偏差地控制用路人的一举一动，以达成管理者理想中的交通运行状态，似乎只有这样才能最终实现安全、高效、节能的交通目标，很多时候这些想法还被冠以车路协同的概念大行其道。

动态绿波速度引导就是这种思维方式的典型的案例。管理者的初衷是期望发布“理想”的速度引导信息，用路人只要按照这个引导速度操控车辆运行就可以在绿灯窗口期间顺利通过下游路口，这样就制造出了“一路绿灯不停车”的现象，最终实现提高效率、保障安全、缓解拥堵以及节能环保等一系列交通管理目标。

仅从物理角度上看，只要知道车辆位置、行驶方向、路口间距，以及下游路口的信号状态、预定义的配时计划，计算出并发布建议的行驶速度并不是难题；如果在此基础上又能实时感知道路服务水平、下游路口排队长度，就可以更精准、更动态的计算出引导速度。之后再通过路侧电子信息屏、手机APP、车载终端动态发布引导速度信息。

一切看起来都很理想，但仔细想想会发现，这背后似乎有很多无法自洽的问题，值得再认真反思。下面是我的一些疑惑：

一、交通流的运行速度是怎么形成的？

要回答这个问题，首先要了解影响交通流运行速度的主要因素有什么？人因交通和驾驶任务的基本常识告诉我们，驾驶人在操控车辆运行时会受到很多内外因素的影响，作为滚滚车流中的个体，很多时候驾驶人是无法完全自由选择行进速度的。

包括道路特性（道路等级、平纵线形、路面状态、车道宽、断面设计等）、路侧环境、车流构成、车辆间互制影响、控制设施状态、驾驶人特质（人因）、速度管理政策等等很多因素都会对车辆的运行速度产生影响。

任何一辆车的运行速度都是驾驶人在上述各种因素综合作用下权衡选择操作结果，所有用路人互相影响、互相制约、互相妥协的结果最终形成了一个车队、一个流向直至一条道路上的交通流运行速度。这个速度的上限会受道路限制速度的影响，但是在限制速度之下，交通流速度并非是时刻精准可控的。

二、面对动态速度引导信息，驾驶人会怎样响应？会有怎样的结果？

交通控制系统需要服务不同年龄、不同性别、不同受教育程度、不同心理状态、对道路不同熟悉程度的用路人，这些差异必然会造成驾驶人对速度引导信息的认知、反应与操作上的差异。

我们不能期望道路上的每一位驾驶人都如阅兵方阵中的战士，对交通信息令行禁止、步伐统一、整齐划一。

现实中，反应机敏者会积极响应动态引导速度，行为拘谨中规中矩者会对引导信息视而不见，加之诱导信息渗透率差异、服从率差异必然会带来车辆运行速度的差异，而速度差是导致道路交通事故的重要诱因。动态速度引导信息是随时间变化的，一个车队中的首车和尾车可能会收到完全不同的速度引导信息，这会不会造成雪上加霜的速度差效应？

如前所述，车辆的行驶速度受制于综合交通环境，并非完全由驾驶人掌控。下面是几种典型场景：

场景1：低饱和度情况下，当前方道路空空如也，驾驶人可以在限制速度以下自由选择运行速度。此时驾驶人会对引导速度做出怎样反应？你愿意快速通过，然后在下游停车等候，还是按引导速度去感受信号的绿波？不同人可能会做出完全不同的选择。

场景2：前方有车辆存在，且前车可能正按低于限制速度的引导速度运行，后车驾驶人或受制于前车速度无奈选择跟随，即使心急如焚，也插翅难飞；或后车会择机变换车道超越前车，这必然增加额外的交通扰动。

场景3：在较高饱和度情况下，车流中只要少数几辆车选择了依从引导速度，整个交通流的运行速度就都会受迫选择此速度运行。

三、动态速度引导会改善驾驶感受吗？

对于绝大多数人来说，驾驭车辆是一个繁杂艰巨的工作任务，过程中涉及导航、指引、控制三个方面的驾驶任务。需要时刻对道路、环境、控制信息做出认知反应，快速进行决策、操作实现与道路、与相邻车辆、与行人的互动，安全快速到达目的地。

人的能力有限，任务越重越复杂就越容易出错，这是人人皆知的常识，因此在设计道路交通设施、发布交通信息时需要时刻注意其简洁性、必要性。良好的道路设计可以让驾驶人凭基本常识、下意识反应就能轻松自如操作车辆安全行驶，而无需额外的信息。这就是自解释道路的本意。

因此，交通系统的设计者与管理者更应时刻注意，驾驶任务宜轻不宜重，用路人的工作负荷宜减不宜增。任何无助于用路人遂行最基本驾驶任务，甚至是干扰执行驾驶任务的信息、指令都会增加驾驶人的任务负荷。

从这一点上看，动态的速度引导信息显然增加了驾驶任务负荷，这种信息真的能改善驾驶感受吗？也许很多人会认为每次增加的一点点负荷并不会立刻导致安全问题，但是，一再无节制增加的一根根稻草最终一定会压倒骆驼。

四、动态绿波速度引导会带来高效率吗？

稍有交通工程基本常识，了解“流-速-密”基本模型的从业者都应该知道，在一定速度区间内，道路通行能力与速度成正比。低速运行必然带来通行能力的降低。

现实中，无论是通过道路上的信息屏，还是通过手机移动终端发布的动态速度都必然是低于道路限制速度的，因此必然会影响特定区域的的通行能力。

这种影响一方面会造成路口、路段、路网的通行能力下降（以路口停止线为例，一个车队按设计速度可以在绿灯时间内通过路口，但是由于速度降低很可能会造成车队尾部被切断滞留）；另一方面，由于上下游不同区域发布的引导速度不同，造成上下游区域通行能力出现差异，人为制造交通流扰动。这两种影响反过来可能更进一步影响动态速度的计算结果，由此形成恶性循环。

这种以损失整个路网的通行能力为代价来实现一个可变速度的“绿波”，真的值得吗？

五、动态绿波是最好的控制策略吗？

动态速度引导的目的是在若干路口组成的道路上形成绿波，但绿波是任何情况下最好的控制策略吗？一个基本常识是，绿波控制会在一定程度上造成路口通行能力损失，同时会造成非协调流向延误增加。

因此，应适应不同的场景目标选择不同控制策略，比如在中低饱和度下，以追求延误最低为控制目标，这时候绿波控制是最佳选择。但在道路运行趋向饱和时，如何发挥路口最大吞吐能力，尽可能预防或延缓过饱和的形成才是最主要目标。在饱和期间，对路口、路段进行排队管理，防止饱和蔓延是最佳的控制选择。后两种情况下，绿波策略显然是不适用的。

既然绿波本身不是都不是万能的控制策略，那么靠动态速度引导“制造”出的绿波意义又在哪里呢？

六、既然能够速度引导，为什么不去优化信号？

这是一个很诡异的悖论：正如前面所说，精准精确的动态绿波速度计算，需要实时的信号状态、信号配时计划、道路服务水平、车辆位置等很多信息作为支撑，但是，既然知道了这些信息，为什么不去优化信号控制参数，让车辆按照符合道路设计、适应用路人预期的速度运行，实现真正意义上的绿波效果呢？

以此观之，动态速度引导出的“绿波”似乎是反其道而行之，让车辆调节速度去“跑”出一个动态绿波。这是一个让控制适应交通，还是让交通去适应控制的问题。到底该鞋子适应脚？还是让脚去适应鞋呢？

七、路口适合进行速度引导吗？

从功能划分上看，路口是由入口功能区、路口物理区、出口功能区三个部分组成的。

路口是驾驶任务最复杂、驾驶任务负荷最繁重重的区域。利用驾驶任务场景分析方法，可以知道驾驶人在抵近路口时需要观察路口结构、辨识控制信息、判断车流状态、寻找时机变换车道、选择并进入恰当的车道，同时还要与前后左右其他车辆、行人互动以规避可能发生的碰撞，在这样的过程中车速会随时因驾驶环境变化而变化，在这样的环境下发布引导速度无异于火上浇油、雪上加霜。

驾驶人在抵近、到达、通过路口时很难参考引导速度控制车辆。因此，路口区域是最不适合进行速度引导的区域，除了增加驾驶负担没有任何意义。

八、结语

最近几年来，随着交通感知技术、通信技术的发展，我们掌握了越来越多的手段可以获得越来越丰富的交通数据，拥有了越来越多的途径可以向用路人提供越来越丰富的信息服务。

但必须始终认识到，人的能力是有限的，人和人之间的差异是巨大的；任何新技术新方法都必须始终建立在以人为本的基础上，我们不能期望所有用路人都能眼观六路、耳听八方、反应机敏、行动一致，如阅兵方阵中的士兵一样迈着整齐的步伐前行。

包括车路协同在内的很多技术底层逻辑是把信息交给机器处理，让机器保障人的安全、提升交通效率。那些一股脑把信息推到驾驶人面前，争夺驾驶人的注意力的方法要慎之又慎，否则必将事与愿违。